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公开(公告)号:CN112275990B
公开(公告)日:2021-08-20
申请号:CN202011262548.5
申请日:2020-11-12
申请人: 燕山大学
摘要: 本发明提供一种用于板框式液压机机架的预紧力参数优化方法,具体包括如下步骤:确定板框式液压机机架结构中预紧力的大小,首先对O型板框的受力进行分析,计算第一拉杆和O型板框的纵向侧边框的拉压刚度比,根据变形平衡条件求得第一拉杆的预紧力和承载后第一拉杆的拉力;确定预紧力在板框式液压机机架结构中的具体施加位置,根据承载后O型板框变形最小的原则,计算预紧力在O型板框上施加的具体位置。机架结构通过预紧螺母实现液压机机架结构的装配和纵向预紧,所施加的预紧力的合力位于O型板框的纵向侧边框中心线的内侧。本发明通过对液压机机架中O型板框施加纵向预紧力,提高了液压机机架的纵向刚度,延长了液压机的使用寿命。
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公开(公告)号:CN112275990A
公开(公告)日:2021-01-29
申请号:CN202011262548.5
申请日:2020-11-12
申请人: 燕山大学
摘要: 本发明提供一种用于板框式液压机机架的预紧力参数优化方法,具体包括如下步骤:确定板框式液压机机架结构中预紧力的大小,首先对O型板框的受力进行分析,计算第一拉杆和O型板框的纵向侧边框的拉压刚度比,根据变形平衡条件求得第一拉杆的预紧力和承载后第一拉杆的拉力;确定预紧力在板框式液压机机架结构中的具体施加位置,根据承载后O型板框变形最小的原则,计算预紧力在O型板框上施加的具体位置。机架结构通过预紧螺母实现液压机机架结构的装配和纵向预紧,所施加的预紧力的合力位于O型板框的纵向侧边框中心线的内侧。本发明通过对液压机机架中O型板框施加纵向预紧力,提高了液压机机架的纵向刚度,延长了液压机的使用寿命。
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公开(公告)号:CN116451565A
公开(公告)日:2023-07-18
申请号:CN202310313715.1
申请日:2023-03-28
申请人: 燕山大学
IPC分类号: G06F30/27 , G06F17/18 , G06N3/08 , G06F119/14
摘要: 本发明涉及一种基于神经网络的不锈钢材料AV本构模型参数获取方法,其包括以下步骤,步骤1:获取不锈钢材料的单向拉伸应力‑应变曲线;步骤2:建立用于训练神经网络的样本数据库;步骤3:建立用于识别AV本构模型参数的神经网络模型;步骤4:利用样本数据对神经网络进行训练;步骤5:利用训练好的神经网络对试验曲线进行AV本构模型参数识别。本发明利用神经网络建立对AV本构模型参数进行识别的网络模型,与传统的拟合和优化方法相比,在效率和准确度上均有很大的提高;利用生成随机数构成AV本构模型参数组合,使用AV本构模型计算应力‑应变曲线的方法,获得参数样本数据,有效解决了神经网络训练所需样本数据获取困难的问题。
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